Hitachi Vantara、VSP One Objectにインプレースのレイクハウスクエリ機能を追加

Hitachi Vantaraは2026年11月11日、VSP One Objectが対応するオープンフォーマットのデータをストレージプラットフォーム上で直接クエリできるようになったと発表した。導入の簡素化を目的とする、4ノード構成からの提供となる。今回のアップデートでは、企業向けAIアプリケーションやエージェントのためのガバナンス機能もHitachi iQ Studioに追加された。

今回の発表は、オブジェクトストレージ、レイクハウス分析、そしてAIアプリケーションやエージェントの構築・ガバナンスに使うソフトウェアを結び付けるものだ。VSP OneはHitachi iQのデータ基盤となる。Hitachi iQは、検証済みのAIインフラとソフトウェアを組み合わせ、アプリケーションやエージェントを企業データ、モデル、ツール、ワークフローに接続する。

AI対応ストレージをより小規模に導入

4ノード構成により、組織はAI対応オブジェクトストレージをより小規模に導入できる。導入プロセスの簡素化は初期設定を容易にし、需要に応じた容量拡張を可能にすることを目的としている。Hitachi Vantaraによると、小規模オブジェクトのパフォーマンス改善を継続した結果、AI、分析、S3のワークロードにおけるデータアクセスが最大5.5倍高速化する。

マルチサイトレプリケーションと地域対応機能の拡充は、障害発生時にもデータの可用性、保護、アクセス性を維持できるよう設計されている。複数の拠点にまたがるAIや分析のワークロードでは、こうした機能はクエリ速度とは異なる運用上の要件に応える。つまり、問題が発生した際にも基盤となるデータへのアクセスを継続できるようにする。

データの保存場所でレイクハウスクエリを実行

VSP One Objectは、Iceberg、Parquet、JSON、CSVのデータに対する直接クエリをサポートする。Hitachi Vantaraによると、今回の新機能により、CPU数を80%削減しながら、分析クエリのパフォーマンスを最大5倍に高められる。オブジェクトストレージプラットフォーム上でクエリを実行することで、対応データを別の分析システムにコピーする必要性が減り、データセットの重複やデータパイプライン、それらの維持に必要なインフラを削減できる可能性がある。

付随するHitachi Vantaraによるインプレース分析の解説では、データをエクスポートすることで生じるガバナンス上の問題が2つ挙げられている。コピーしたデータは元データとの乖離が生じる可能性があるため、古いデータや異なる条件でフィルタリングした抽出データを基に生成された説明は、予測の根拠となったデータと一致しない場合がある。同じデータをその場で分析すれば、説明と予測の整合性を保てる。また、モデルの学習に使われたテーブル、列、変換処理をたどる、より明確なデータリネージも維持できる。

同社は、このアプローチがエネルギー分野や医療分野のワークロードに有効だとしている。例として、電力網の分析に向けてセンサーの時系列データを設備、停電、請求のデータと結合することや、機微な記録を別の分析環境に複製せずに画像のメタデータや構造化レポートをクエリすることを挙げている。

Hitachi iQ Studioで実現するモデルとエージェントのガバナンス

Hitachi iQ Studioは、AIアプリケーションやエージェントの構築、導入、管理、ガバナンスを行うための企業向けソフトウェアだ。新たに加わったファイルシステムとNFSのナレッジソースにより、検索拡張生成（RAG）で利用できる、構造化・非構造化の企業データへのアクセスが拡大する。RAGはAIの応答やエージェントに企業のコンテキストを提供するもので、組織がまずデータを移動したり再構成したりする必要はない。

新しいModel Gatewayにより、ローカルモデルと外部モデルへのアクセスを管理できる。今回のリリースでは、エージェントとツールを連携させる、ガバナンス管理下のModel Context Protocol接続機能に加え、ServiceNowのサポート、企業向けAIアプリケーションとエージェント全体にわたるロールベースのアクセス制御、可観測性、ライフサイクル管理も追加された。これにより、ガバナンスの対象はストレージ層を超え、モデルへのアクセス、ツール、エージェントの運用にも広がる。

最高製品責任者のOctavian Tanaseは、同社が掲げる本番環境でのAI活用方針と今回の範囲を結び付け、「AI戦略は今やデータ戦略と切り離せない」と述べた。

AIを本番環境に導入する企業にとって、インフラとガバナンスに関する判断の結び付きが強まる。データ移動を減らせば分析を簡素化し、データリネージを維持できる一方、そのアプローチが有効かどうかは、導入規模が初期構成から拡大しても、アクセス制御、可観測性、レプリケーションの一貫性を保てるかにかかっている。